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International audienceThe elucidation of relationships between biodiversity and ecosystem processes has been limited by the definition of metrics of biodiversity and their integration into experimental design. Functional trait screening can strengthen the performance of these designs.* We suggest the use of Rao's quadratic entropy to measure both functional diversity and phylogenetic diversity of species mixtures proposed for an experimental design, and demonstrate how they can provide complementary information.* We also present an index assessing the statistical performance of these independent variables in different experimental designs. Measurement of independent variables as continuous vs. discrete variables reduces statistical performance, but improves the model by quantifying species differences masked by group assignments.* To illustrate these advances, we present an example from a tropical forest tree community in which we screened 38 species for nine functional traits. The proposed TropiDEP design is based on the relative orthogonality of two multivariate trait axes defined using principal component analysis.* We propose that independent variables describing functional diversity might be grouped to calculate independent variables describing suites of different traits with potentially different effects on particular ecosystem processes. In other systems these axes may differ from those reported here, yet the methods of analysis integrating functional and phylogenetic diversity into experimental design could be universal.La compréhension des relations pouvant exister entre biodiversité et fonctionnement des écosystèmes a été longtemps limitée par la définition de méthodes de quantification de la diversité biologique et la mise en œuvre de dispositifs expérimentaux permettant sa mesure. L'identification de syndromes de traits fonctionnels clefs influençant des fonctions écosystémiques particulières peut renforcer la performance de ces dispositifs.* Nous suggérons l'utilisation de l'entropie quadratique de Rao pour mesurer la diversité fonctionnelle et phylogénétique dans des assemblages synthétiques d'espèces, et montrons comment ces mesures de diversité sont complémentaires.* Nous présentons également un indice permettant de tester la performance statistique de ces variables indépendantes dans différents modèles expérimentaux. L'utilisation de variables indépendantes continues plutôt que discrètes réduit la performance statistique mais améliore le modèle en quantifiant les différences fonctionnelles entre espèces; différences généralement masquées lors de leur assignation en groupes fonctionnels.* Pour illustrer ces avancées, nous présentons un exemple d'assemblages synthétiques à partir de 38 espèces d'arbres de forêt tropicale sélectionnées pour 9 traits fonctionnels (TropiDEP). Le plan d'expérience de TropiDEP est basé sur l'orthogonalité relative de deux axes multivariés de traits fonctionnels définis par analyse en composantes principales.* Nous proposons que les variables décrivant la diversité fonctionnelle soient groupées pour calculer des variables indépendantes, divisées en plusieurs axes décrivant des combinaisons de différents traits pouvant influencer des processus différents de l'écosystème (e.g. processus du N et du C). Dans d'autres systèmes, ces axes peuvent différer de ceux présentés ici, mais les méthodes d'analyse peuvent être universelles

Diversité fonctionnelle et processus écosystémiques dans des assemblages synthétiques d’espèces d’arbres de forêt tropicale